Feb, 2022

学习行人 - 车辆交互以预测行人轨迹

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TL;DR本文研究了行人和车辆之间的交互作用，提出了一个新的神经网络模型，称为行人 - 车辆交互提取器（PVI），用于学习行人和车辆之间的交互。通过实现该模型在两种不同的方法上，作者可以减少行人的平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE），该模型可以捕捉行人和车辆之间的交互并优于现有的方法。
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发现论文，激发创造
  • Euro-PVI: 城市密集区域的行人 - 车辆相互作用

    Euro-PVI 数据集更好地模拟了密集城市场景中的行人和自行车与车辆的交互，我们提出 Joint-$eta$-cVAE 方法通过学习多模态共享潜在空间，更好地模拟了未来轨迹的分布，实现了在 nuScenes 和 Euro-PVI 数据集上的接近最优的结果。

    Jun, 2021

  • 基于空间交互变换器网络的行人轨迹预测

    本文介绍了一种基于空间交互转化器 (SIT) 的生成方法，该方法通过注意机制学习行人轨迹的时空相关性，并引入条件变分自动编码器 (CVAE) 框架对行人的未来潜在运动状态进行建模。大规模交通数据集 nuScenes 上的实验结果表明，SIT 的性能优于最先进的方法，并在具有挑战性的 ETH 和 UCY 数据集上得到了验证。

    Dec, 2021

  • IA-LSTM: 交互感知的长短期记忆网络用于行人轨迹预测

    自动驾驶或自主移动机器人领域中，预测拥挤场景中行人的轨迹是不可或缺的，因为估计周围行人的未来位置有助于制定政策决策以避免碰撞。本文介绍了一种基于 correntropy 的新机制，不仅可以衡量人与人之间交互的相对重要性，还可以为每个行人建立个人空间。我们进一步提出了一种包含这种数据驱动机制的相互作用模块，可以有效地提取场景中动态人与人之间交互的特征表示，并计算相应的权重来表示不同交互的重要性。为了在行人之间共享这些社交信息，我们设计了一种基于 Long Short-Term Memory（LSTM）网络的相互作用感知架构来进行轨迹预测。我们在两个公共数据集上展示了我们模型的性能，实验结果表明我们的模型可以达到比几种最新方法更好的性能。

    Nov, 2023

  • SocialCVAE: 通过交互条件化潜变量预测行人轨迹

    本文提出了一种应用社交条件变分自动编码器（SocialCVAE）来预测行人轨迹的方法，该方法利用条件变分自动编码器（CVAE）来探索人类运动决策中的行为不确定性，通过使用基于能量的相互作用模型生成交互能量图，提高了行人轨迹预测的准确性。

    Feb, 2024

  • 学习行人动作以确保安全自动驾驶

    研究 AV 预测行人短期和即时行为的不足，提出了一种基于 TF-ed 架构的新型多任务序列到序列解码器，用于只使用自车摄像机观测作为输入的行人动作和轨迹预测。在公开可用的 JAAD 数据集、CARLA 仿真数据以及校园实时无人驾驶班车数据上评估该方法，结果显示该方法在 JAAD 测试数据上的行为预测任务准确率为 81％，优于 LSTM-ed 7.4％，然而 LSTM 的姊妹机在长度为 25 帧的预测序列任务中表现更好。

    May, 2023

  • 基于时空关注模型的情境感知行人轨迹预测

    本文提出了一种基于时空图的长短期记忆神经网络，用于在拥挤环境中预测行人的轨迹，考虑与场景中的静态和动态元素的交互，结果表明，相比于其他方法，本方法在人类轨迹预测方面能够将平均位移误差（ADE）和最终位移误差（FDE）分别降低高达 55％和 61％。

    Feb, 2019

  • 基于时序图神经网络的交互感知个性化车辆轨迹预测

    利用时间图神经网络，提出了一种考虑交互的个性化车辆轨迹预测方法，通过预训练和微调，将个性化的预测结果与通用预测结果进行对比，并证明了个性化模型在较长时间预测范围内的卓越性能。

    Aug, 2023

  • 行人 - 车辆混合环境中的行人轨迹预测：一项系统综述

    自主车辆与行人共享空间时，规划行驶路径需要考虑行人的未来轨迹。本文系统地回顾了文献中用于在存在车辆的情况下建模行人轨迹预测的不同方法，研究了与行人 - 车辆交互作用相关的特定考虑因素，并回顾了先前提出的预测模型中如何考虑预测不确定性和行为差异等不同变量。同时，文章也提供了包含行人和车辆轨迹数据的数据集概述，讨论了未来工作的研究空白和方向，如在深度学习方法中更有效地定义交互主体以及在无结构环境中收集更多混合交通数据集的需求。

    Aug, 2023

  • 基于知识感知的图形转换器用于行人轨迹预测

    该论文提出了一个图变换器结构来改进预测性能，捕捉数据集中不同场所和情景之间的差异，并设计了一种自注意机制和域适应模块来提高模型的泛化能力。此外，还引入了一种考虑跨数据集序列的额外指标用于训练和性能评估目的。使用 ETH 和 UCY 等流行的公共数据集验证和比较了所提出的框架，实验结果表明了我们提出的方案的改进性能。

    Jan, 2024

  • 深度虚拟到真实蒸馏用于行人过路预测

    本文提出了一种通过引入合成数据来构建深度虚拟到现实蒸馏框架，以实现对真实数据中行人过马路的预测，该框架能够从合成视频中获取大量行人运动的信息，在真实交通世界的预测任务中表现出极高的性能表现。

    Nov, 2022